[发明专利]一种网络鲁棒性评估方法及系统

说明书

本发明实施例公开一种网络鲁棒性评估方法及系统，所述方法包括获取网络的初始参数，根据所述初始参数获取所述网络的初始负载模型，所述初始参数包括：所述网络的初始节点数、初始边数、初始随机游走者数、负载容限参数和负载削减参数；在所述网络中模拟基于随机游走的网络故障，并根据所述初始参数和所述初始负载模型，按照预设规则获取所述网络故障后所述网络稳定时对应的目标网络巨分量的大小；根据所述目标网络巨分量的大小，评估所述网络的鲁棒性。所述系统用于执行上述方法。本发明实施例提高了网络鲁棒性评估的速度和精度。

技术领域

本发明实施例涉及可靠性工程技术领域，具体涉及一种网络鲁棒性评估方法及系统。

背景技术

网络是由节点和连线构成，表示诸多对象及其相互联系。生活中存在多种复杂网络如：电力网络是电站和连接电站的电缆构成的网络；社会关系网络是社会人及人与人之间的关系组成的网络；交通网络是十字路口和路口间的道路共同构成的网络；神经网络、计算机网络、物联网等等都是类似的网络。这些网络往往都是开放式的，即网络中的节点和边都与外界的环境存在交互作用，当外界的环境产生一个较小的扰动并造成网络中几个节点失效时，都有可能由于节点之间的相互作用而引起系统内节点的相继故障的发生，甚至引起整个网络功能的不健全，导致系统崩溃，这一过程被称为网络的级联故障。

近年来，各地发生过几次灾难事件是由级联故障导致的。例如，2003年8月美国俄亥俄州北部，由于酷暑导致三条超高输电线发生故障，进而导致北美大面积停电；2008年冬季，我国南方长时间大量降雪，导致大量地区配电所跳闸断电，致使几乎整个南方都陷入了供电不足，饮水污染，食物短缺等一系列灾难中。这两起事故都对人们的生活和经济产生了重大的影响和损失。针对这一问题，虽然很多学者已经做出了大量的努力和研究，伴随着科技的进步和人们对于提升生活水平的要求，这些网络的功能和结构也越来越复杂，这也导致了网络的安全性和可靠性的降低。网络发生级联故障时更易崩溃，因此急需找到有效预防或阻止级联故障的方法，提高网络鲁棒性，网络的鲁棒性是指网络在一定(结构，大小)的参数摄动下，维持其某些性能的特性。现有技术中，为了阻止级联故障，提高网络鲁棒性，众多研究都提出了负载-容量模型。这一模型主要是采用边(节点)的介数定义负载，介数是指网络中通过该节点(边)的最小路径之和。然而这必须要已知网络中所有节点的连接情况，这在实际中不太可能，并且需要的数据量比较大，数据处理过程复杂，影响网络鲁棒性评估的速度和精度。

因此，如何提出一种方案，能够提高网络鲁棒性评估的速度和精度，成为亟待解决的问题。

发明内容

针对现有技术中的缺陷，本发明实施例提供一种网络鲁棒性评估方法及系统。

一方面，本发明实施例提出一种网络鲁棒性评估方法，包括：

获取网络的初始参数，根据所述初始参数获取所述网络的初始负载模型，所述初始参数包括：所述网络的初始节点数、初始边数、初始随机游走者数、负载容限参数和负载削减参数；

在所述网络中模拟基于随机游走的网络故障，并根据所述初始参数和所述初始负载模型，按照预设规则获取所述网络故障后所述网络稳定时对应的目标网络巨分量的大小；

根据所述目标网络巨分量的大小，评估所述网络的鲁棒性。

另一方面，本发明实施例提供一种网络鲁棒性评估系统，包括：

初始模型获取单元，用于获取网络的初始参数，根据所述初始参数获取所述网络的初始负载模型，所述初始参数包括：所述网络的初始节点数、初始边数、初始随机游走者数、负载容限参数和负载削减参数；

网络巨分量获取单元，用于在所述网络中模拟基于随机游走的网络故障，并根据所述初始参数和所述初始负载模型，按照预设规则获取所述网络故障后所述网络稳定时对应的目标网络巨分量的大小；

鲁棒性评估单元，用于根据所述目标网络巨分量的大小，评估所述网络的鲁棒性。